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当整个行业都在谈大数据、场景金融时,危机已悄然而至

2019年08月16日来源:作者:查看:593次

凡事过犹不及,当整个行业都在谈场景金融,都在谈大数据风控时,危机已经悄然而至。不光是金融科技公司在谈,互联网巨头在谈,整个银行圈也在谈。

凡事过犹不及,当整个行业都在谈场景金融,都在谈大数据风控时,危机已经悄然而至。

不光是金融科技公司在谈,互联网巨头在谈,整个银行圈也在谈。

城商行、农商行觉得这是弯道超车的机会,国有大行害怕掉队,金融科技公司对谁都在鼓吹。

即使以最宽泛的标准算,中国互联网金融的历史不到10年。

10年前,在我干这行的那个年代,甚至在为到底是互联网金融还是金融互联网而争论。

在行业内,普遍以余额宝成立的2013年作为中国互联网金融元年。也就是说,互联网金融这个名词为大多数人知晓只有6年。

所谓的金融科技公司或者平台公司,仅只是监管机构一度对互联网金融这个名称表述偏负面,各家想出的替代词。

哪有那么多专家?这个行业放过千亿贷款,而又经历过经济周期、信贷周期的,只有很少一群人。多数人只是好风凭借力,送我上青云罢了。

经济周期上行时,万丈高楼平地起,只要不出大格,都没有事。一旦风停了,无根高楼宴宾客,越是喧嚣,越是热闹,越多人粉身碎骨。

人才问题,我会单独另起一篇,不赘述。这里谈谈大数据风控和场景。

很多人认为在线信贷的核心是大数据风控。不算错,但对比10年前、5年前、甚至3年前,这一块的门槛正逐步降低。

整个行业在线信贷的余额已经几万亿了(P2P目前9000亿在贷,24家消金公司总在管信贷余额4200亿,花呗借呗8000亿,三家互联网银行在管信贷还有6000亿,其他银行放款也不少,只是缺乏公开的统计数据……)

人才是流通的,建模的各种方法论在头部平台里已经不是秘密。

建好核心团队,招985、211数学和统计学专业的好苗子培养形成梯队,风控团队的建设几乎都模板化了。

大数据是标配,数据大才是关键。

全国范围内合法且有价值的数据源只有那么些,无非征信、银联、运营商、公安、司法、工商、税务等等。公积金、社保、房产这些,征信报告有一部分,其他的就需要一个城市一个城市和当地政府部门谈。至于人脸、评分、多头、反欺诈,也就那么几家众所周知的公司做得不错。

若无自身特色数据,绝大多数在线信贷的数据源和风控方法论是趋同的。

若不是少数经历过周期的人在操盘,大多数平台每天几千万、上亿的放款,会放到很多人心里发毛。

特色数据哪里有?所有人的眼睛都瞄向了场景。

于是,一个悲伤的故事开始了。

场景金融好不好?好!

干不干得成?干得成!

只要场景是真实的,数据是真实的,假以时日,一定会有人干成。

只是这个假以时日内,要踩多少坑,损失多少亿,你最好做好心理准备。

回首我这些年的职业经历,踩过的坑造成的信贷损失又何止10亿。每一份经验的背后,都是海量的试错成本。

举两个例子吧。

运营商经常在推0元购机,只要客户定制100-300元不等的2年或3年话费套餐既可拿走不同价位档次的手机。背后的逻辑是金融机构的一笔手机分期贷款,运营商每月从客户缴纳的话费中扣除一部分归还贷款,甚至连利息都是运营商贴。

有交易有场景,还是受托支付,运营商合作又最大程度降低了欺诈风险,人群又是主流人群,话费是稳定支出……

从风险数据上看,头3个月好得吓人,10几亿的放款,Vintage少到万分之几。但1年后,逾期率大幅上升,当你看到数据恶化,开始收业务时,完全遏制不住,3年下来核算财务不良超过了10%。

不是人群出现了问题,也不是风控出现了问题,反查客户评分,客群质量完全没问题,若是正常的几千元现金贷款,不良率会在1%左右。

场景出了问题!

一台新手机的客户蜜月期只有半年到1年,1年后手机使用速度会明显下降,更何况质量再好的手机品牌,使用1年后故障率也不小。手机都坏了,客户就不愿继续归还贷款了。

由于是0元购机,客户的话费套餐一般比较高,超出了实际需要。当新款手机出现时,客户有极大动力换新手机。手机都换了,老手机的高额话费套餐客户怎么会继续缴纳?

运营商员工在营业网点推荐业务时,都会重点讲0元购机优势,谈到贷款基本是一笔带过(反正运营商贴息了,客户不出钱也不太关心)。造成虽然所有客户都签署了纸质贷款合同,但未必100%都知晓这是一笔分期购机业务,当你催收时,很多客户会否认贷款。

你看,介入这个场景中,没有人故意害你,风控上你也没出任何纰漏,但却莫名其妙的卷入了手机交易纠纷、质量纠纷、贷款有效性纠纷。你背了一身坏账,客户还要因为人行征信被记录,向人行投诉你。

这样的业务,直至今天还在全国大范围开展。永远有后来者踌躇满志的跳进去,而吃过亏的人永远在河岸上笑而不语。

另一个例子是长租公寓,客群也非常不错,都是一二线城市对租房品质有一定要求的年青人。白领上班族,刚需,受托支付,逾期电子锁还可自动锁房。

粗看下来,真是做租房分期的好场景。

那通过客户拍照声明解决贷款知晓度问题,就意味着这是一项好业务呢?

未必!

客户的长期租房贷款打给了长租公寓公司(一般1年以上),长租公寓公司拿着客户的钱集中和房东租房、装修,租金支付周期一般都是按月或按季。

在行业稳定不继续疯狂扩张前,这就是一场和现金流赛跑的游戏。一旦长租公寓公司资金断裂,是无法继续支付房东房租的,房东没有收到房租,当然会收房。而尴尬的是,租客已经付过了房租。

这个时候,你的贷款还怎么收得回……

除了信用风险,场景本身就有场景风险。除了资金断裂,装修甲醛超标一直也是大问题,租客死了都没解决,更别谈贷款了。

大数据风控重要,场景重要。

但金融从来就不仅是数据及算法而已。互联网并没有创造场景,场景它一直在那,无非是用不同的方式呈现而已。

场景有场景的特点,若非世事洞明,又怎能弄清一个行业的背影。

数据成就你,也会欺骗你。在发现错之前,你一直都是对的。

对于场景金融,它的历史比互联网金融长得多。每一笔分期贷款、每一笔供应链贷款的背后,又怎会没有场景?

并不是场景遇上了互联网风险就会变小,而是场景遇到了懂得该场景的行业专家风险会变小。用大数据风控切入场景,算法工程师和行业专家同等重要。

人性有人性的弱点,若非人情练达,又怎能了解人内心的阴影。纯粹的好人和纯粹坏人一样稀少,大多数人内心有善也有恶。

真正珍贵的从来不是算法和数据,而是你踩过的坑,见过的血,受过的伤,死过的人。没有见过大的不良,几千万上亿坏账出现时,别谈控制风险,人都会乱了方寸。

你积累的一个个经验和教训,会让你在风险塌方时,在众多机构撤退抢路的修罗战场握得紧剑、拿得起刀。

真正好的风控:

顺风顺水,跟上大势。危机来临,你死我活。

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